深入浅出 PyTorch

深入浅出Pytorch

目录:

  1. 为什么要学习pyTorch
  2. 学哪类知识
  3. 如何学习和掌握PyTorch
  4. PyTorch学习路径
  5. 注意事项

PyTorch 优点

  • 上手快:掌握Numpy和基本深度学习概念即可上手
  • 代码简洁灵活:用nn.module封装使网络搭建更方便;基于动态图机制,更灵活
  • Debug方便:调试PyTorch就像调试Python代码一样简单
  • 文档规范:https://pytorch.org/docs/可查各版本文档
  • 资源多:arXiv中的新算法大多有PyTorch实现
  • 开发者多:GitHub上贡献者(Contributors)已超过1350+
  • 背靠大树:FaceBook维护开发

学哪些知识

PyTorch定位:

深度学习框架,实现深度学习模型算法

人工智能:多领域交叉科学技术

机器学习:计算机智能决策算法

深度学习:高效的机器学习算法

PyTorch实现模型训练

机器学习模型训练步骤:

六个模块:

  1. 数据

    如何把数据从硬盘读到内存?

    如何组织数据进行训练?图片如何预处理及数据增强

  2. 模型

    如何构建模型模块?如何组织复杂网络?

    如何初始化网络参数?如何定义网络层?

  3. 损失函数

    如何创建损失函数?如何设置损失函数超参数?

    如何选择损失函数?

  4. 优化器

    如何管理模型参数?如何管理多个参数组实现不同学习率?

    如何调整学习率?

  5. 迭代训练

    如何观察训练效果?如何绘制Loss/Accuray曲线?

    如何用TensorBoard分析?

  6. 模型应用

    如何进行图像分类?图像分割?目标检测?

    对抗生成?循环网络?

如何学习和掌握PyTorch

勤动手,成体系,多总结

注意事项

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